Apache RocketMQ 事务消息 王强 (辽天) 阿⾥里里巴巴 中间件技术专家 • 事务消息的演进与Apache RocketMQ的实现 • Cloud Native时代下消息系统的挑战 • Apache RocketMQ 简介 • Apache RocketMQ 存储设计 Apache RocketMQ http://rocketmq.apache.org • ⾼高性能，分布式 ⾼高性能，分布式 • ⾼高并发 • 消息堆积 • Apache顶级项⽬目 发展历史 2013� Open Source Massive accumulation Orderly messaging 2014� Industry Ready 194.2 billion messages transferring in Singles��Day and widely used storage separating architecture� 典型应⽤用场景 ⾦金金融交易易 电⼦子商务 智能制造 分布式事务 异步解耦 IoT/IIoT 决策分析 实时计算 概念模型 Broker A Producer A Topic A Broker B Topic B ConsumerGroupA ConsumerGroupB Consumer 1 Consumer

Apache Pulsar 云原⽣时代的消息平台 翟佳 streamnative.io ⾃我介绍 • 开源项⽬爱好者： • Apache Pulsar PMC成员 • Apache BookKeeper PMC成员 • EMC -> StreamNative • 华中科⼤ -> 中科院计算所 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar io 基础决定上层 streamnative.io 企业级特性 streamnative.io 统⼀消费模型 • Exclusive • Failover • Shared • Key-Shared streamnative.io 统⼀消费模型 — 订阅 Producer Topic 1 2 3 4 5 6 7 Subscription2 Consumer 1 2 3 4

万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ 誓嘉 自我介绍 l花名：誓嘉 l真名：王小瑞 lvintagewang@apache.org l@阿里巴巴-中间件 lApache RocketMQ 创始人， PPMC Member，Committer lOpen-Messaging创始人 CONTENTS 01 02 03 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战 . c o m ©2016 Alibaba Middleware Group 阿里消息中间件演变历史 2016 2007 2010 2011 2012 2015 Notify 五彩石项目 交易核心消息流转 Napoli ActiveMQ内核 B2B大规模使用 MetaQ v1.0 顺序消息 海量堆积能力 Aliware MQ v1.0 Notify v3.0 MetaQ RocketMQ MetaQ RocketMQ Notify Aliware MQ 有序消息，Pull模式， 海量消息堆积能力 阿里云售卖的消息中间件， 支持公有云，金融云，私 有云，聚石塔 事务消息，Push模式， 交易核心消息分发 阿里消息中间件现状 CONTENTS 01 02 03 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战 Apache RocketMQ 未来展望

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.................. 5 二：Producer 如何发送消息 ................................................................................................... 6 2.1 producer 发送普通消息 .................................... .......................... 7 2.2 顺序消息发送 ............................................................................................................ 7 2.3 分布式事物消息 ................................... ..................... 9 三：Broker 落地消息 ............................................................................................................. 11 2.1 普通消息落地 ..................................

AI agent, etc. 最新版本 Qwen1.5 有以下特点： • 6 种模型规模，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B； • 针对每种尺寸提供基础模型和 Chat 模型，并确保聊天模型按照人类偏好进行校准； • 对基础模型和 Chat 模型的多语言支持 • 基础模型和聊天模型都支持多种语言； • 支持工具调用、RAG（检索增强文本生成）、角色扮演、AI Agent 快速开始 CHAPTER1 文档 1.1 安装 要快速上手 Qwen1.5，您可以从 Hugging Face 安装 transformers 库，并使用 Qwen1.5 Collection 中的模型。 我们建议您安装最新版本的 transformers 库，或者至少安装 4.37.0 版本。 1.1.1 Pip 安装 pip install transformers -U 1.1.2 Conda 5，我们建议您首先尝试使用 transformers 进行推理。请确保已安装了 transformers>=4. 37.0 版本。以下是一个非常简单的代码片段示例，展示如何运行 Qwen1.5-Chat 模型，其中包含 Qwen1. 5-7B-Chat 的实例： from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer device = "cuda"

Kubernetes容器应用基于Istio的灰度发布实践 张超盟 @ Huawei Cloud BU 2018.08.25 Service Mesh Meetup #3 深圳站 Agenda • Istio & Kubernetes • Istio & Kubernetes上的灰度发布 An open platform to connect, manage, and secure microservices • 扩缩容 • 运维 • 部署 Kubernetes Istio Istio治理的不只是微服务，只要有访问的服务，都可以被治理。 Istio关键能力 流量管理 负载均衡 动态路由 灰度发布 可观察性 调用链 访问日志 监控 策略执行 限流 ACL 故障注入 服务身份和安全 认证 鉴权 平台支持 Kubernetes CloudFoundry Eureka 集成和定制 Istio构建服务治理能力，将逐渐成为应用微服务转型的标准配置。 Agenda • Istio & Kubernetes • Istio & Kubernetes上的灰度发布 灰度发布：蓝绿 灰度发布：A/B Testing 灰度发布：Canary releases 灰度发布：基于Kubernetes RC Version2 SVC SVC Pod1 Pod2 Pod3 SVC Pod1 Pod2

1 Kubernetes容器应用基于Istio的灰度发布实践 张超盟 @ Huawei Cloud BU 2018.08.25 Service Mesh Meetup #3 深圳站2 Agenda • Istio & Kubernetes • Istio & Kubernetes上的灰度发布3 An open platform to connect, manage, and secure 扩缩容 • 运维 • 部署 Kubernetes Istio9 Istio治理的不只是微服务，只要有访问的服务，都可以被治理。10 Istio关键能力 流量管理 负载均衡 动态路由 灰度发布 可观察性 调用链 访问日志 监控 策略执行 限流 ACL 故障注入 服务身份和安全 认证 鉴权 平台支持 Kubernetes CloudFoundry Eureka 集成和定制 务转型的标准配置。16 Agenda • Istio & Kubernetes • Istio & Kubernetes上的灰度发布17 灰度发布：蓝绿18 灰度发布：A/B Testing19 灰度发布：Canary releases20 灰度发布：基于Kubernetes RC Version2 SVC SVC Pod1 Pod2 Pod3 SVC Pod1 Pod2

2023年05月 深度学习-序列模型 黄海广 副教授 2 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 本章目录 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 3 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 1.序列模型概述 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 4 1.序列模型概述 循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和 其他领域中引起变革。 5 数学符号 在这里?<1>表示Harry这个单词，它就是一个第 4075行是1，其余值都是0的向量（上图编号1所示 ），因为那是Harry在这个词典里的位置。 ?<2>是第6830行是1，其余位置都是0的向量（上 图编号2所示）。 同一层节点之间无关联，从而导致获取时序规则方面功 能不足  循环神经网络可以解决时序问题  基于语言模型（LM），故可以捕捉时序规则信息  它是如何实现的？ 7 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 2.循环神经网络(RNN) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 8 2.循环神经网络(RNN)

云端图像技术的深度学习模型与应用 李东亮 360 人工智能研究院 lidongliang@360.cn 2017.10.20 SACC2017 360电脑安全产品 月活跃数达到4.42亿 360手机安全产品 移动端用户总数已达约1.49亿 360浏览器 月活跃用户数量为3.03亿 360导航 日均独立访问用户为8900万人 日均点击量约为4.51亿次 360搜索 稳定拥有35%以上的市场份额 移动端 业 务 视觉感知模型 SACC2017 视觉感知核心问题 Object Segmentation Object Classification Person, Horse, Barrier, Table, etc Object Detection 检测 识别 分割 跟踪 核 心 SACC2017 图像技术的三个核心难点>>小、快、准 小模型 线上速度快 预测准 Frequent remote upgrade CPU-constrained, real-time Cloud processing SACC2017 视觉感知模型 分割 Forward Block Forward Block deconvolution deconvolution convolution convolution 检测 Forward Block Forward